IBM：企业部署人工智能中的 一切，现在面临从 LLM 到用例的挑战

在过去的一个世纪里，IBM 见证了无数技术潮流的兴衰。经久不衰的往往是那些提供灵活性和选择性的方法。

在 VB Transform 2025 大会上，IBM 人工智能平台副总裁 Armand Ruiz 概述了公司对生成式人工智能的看法，以及企业客户如何实际应用该技术。Ruiz 强调说，当前的格局并不是选择一家独家的大型语言模型提供商或解决方案。企业越来越多地放弃单一供应商的人工智能战略，转而选择多模型框架，将专门的 LLM 与特定的运营需求配对。

虽然 IBM 通过 Granite 系列提供自己的开源 AI 模型，但并没有将其作为适用于所有应用的通用解决方案。这种客户行为正在塑造 IBM 的角色；该公司的目标是成为人工智能运营的中央控制中心，而不是直接作为基础模型提供商参与竞争。

"鲁伊斯指出："当我与客户会面时，他们正在利用手中的每一种工具。"对于编码任务，许多人更喜欢 Anthropic。对于推理和逻辑，他们可能会使用 o3。至于通过微调用自己的数据定制 LLM，可选择的范围很广，从我们的 Granite 模型到 Mistral 的小型模型，甚至是 Llama。这就是为特定任务选择合适的模型。我们还通过提供建议来帮助他们。

多LLM连接战略

针对这一市场动态，IBM 推出了全新的模型网关。该系统为企业提供了统一的应用程序接口，可在各种 LLM 之间无缝转换，同时确保对所有实施进行一致的监督和管理。

该技术设计使客户能够在自己的推理基础架构上运行开源模型，以处理敏感数据，同时也可利用 AWS Bedrock 或谷歌云的 Gemini 等公共 API 来处理不那么关键的功能。

"鲁伊斯说："这个网关为我们的客户提供了一个单一的界面，只需使用一个API就可以在不同的LLM之间进行切换，并在整个过程中实现全面的可观察性和治理。

这种方法与供应商通常试图将客户锁定在专有系统中的策略形成鲜明对比。主张选择多供应商模型的并非只有 IBM 一家。最近，出现了几种用于模型路由的工具，旨在将工作负载分配给最合适的模型。

代理协调协议成为必不可少的基础架构

除了管理多个模型，IBM 还通过开放标准来满足日益增长的代理间通信需求。

该公司创建了代理通信协议，并已将其提交给 Linux 基金会。ACP 是谷歌 Agent2Agent 协议的对应协议，谷歌本周也向 Linux 基金会提交了该协议。

鲁伊斯提到，这两个协议都旨在简化代理通信，最大限度地减少对定制编码的需求。他预计，不同的方法最终会合并，目前 A2A 和 ACP 之间的区别主要是技术上的。

这些代理协调协议为人工智能系统跨不同平台和供应商进行交互建立了统一的方法。

其技术重要性在企业层面显而易见：一些 IBM 客户已经在试点项目中测试了 100 多个代理。如果没有标准的通信协议，代理之间的每次互动都需要定制开发，从而导致无法管理的集成工作量。

人工智能改变工作流程和操作方法

关于人工智能目前对企业的影响，Ruiz 认为其影响必须超越基本的聊天机器人功能。

"如果您的人工智能计划仅限于聊天机器人或单纯的降低成本，那么您还没有完全接受人工智能，"Ruiz 评论道。"真正的人工智能涉及从根本上重塑工作流程和工作完成方式。"

基本的人工智能应用与全面转型之间的区别在于如何将技术彻底嵌入业务运营中。IBM 的内部人力资源案例展示了这一演变：现在，专门的代理人员不再向聊天机器人咨询人力资源细节，而是管理有关薪酬、招聘和晋升的标准查询，自动连接到相关系统，只有在必要时才让人工参与。

"我以前花了大量时间咨询人力资源代表各种事宜。现在，人力资源代理可以处理我的大部分请求，"Ruiz 解释说。"根据询问的内容--无论是关于薪酬、员工离职、招聘还是晋升，这些任务都会链接到不同的内部人力资源系统，每个系统都由专门的代理进行管理。

这标志着从人机交互到计算机驱动的工作流程自动化的基本结构变化。与其说员工在学习使用人工智能工具，不如说人工智能在学习从头到尾执行整个业务流程。

实际结果是：企业必须超越简单的 API 连接和提示设计，向全面的流程整合迈进，使人工智能代理能够独立执行多阶段工作流程。

企业人工智能投资的战略考量

IBM 的部署观察指出了企业人工智能规划的几个关键变化：

超越以聊天机器人为中心的方法：企业应明确整个工作流程的改革方向，而不仅仅是为当前系统添加对话前端。目标是消除人工操作步骤，而不仅仅是增强人机交互。

建立多模式适应性：企业需要能够根据任务需要在不同模式间切换的集成平台，而不是将自己与单一的人工智能供应商捆绑在一起，同时维护管理。

优先考虑通信标准：企业应青睐支持 MCP、ACP 和 A2A 等新兴协议的人工智能解决方案，避免采用导致供应商依赖性的专有集成方法。

"发展潜力巨大，我一直强调每个人都必须了解人工智能。企业领导者尤其需要采用人工智能优先的思维方式，掌握基本概念，"鲁伊斯总结道。